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LiDAR辅助遥感影像建筑物分类识别和提取研究: 近年来,我国城市扩张迅速,城市建筑物快速增加。如何从高分辨遥感影像上自动、快速地提取建筑物,对地理信息系统数据库更新、城市规划、数字化城市建设等方面有着十分重要的学术及现实意义。LiDAR(Light Detecting...; 艾泽天; 关键词：建筑物遥感影像支持向量机点云数据

应用型本科院校测绘无人机应用型人才培养模式构建研究--以滁州学院为例被引量：4: 2022年; 随着测绘无人机的普及应用,社会对相关专业人才的需求不断增加,这些人才既要具备传统测绘技能,又要能掌握测绘无人机相关的新技术。滁州学院是安徽省较早在测绘工程专业中设置无人机方向的高校,依托该校地理学安徽省“双一流”建设国内一流学科和安徽省实景地理环境重点实验室,该方向设立之初就提出了以培养基础扎实、技能突出、能胜任信息化测绘工作的高水平应用型人才为核心的人才培养目标,学校先后在人才培养目标与专业定位、课程体系建设、师资队伍建设、实训平台建设等方面进行了广泛探索和深入研究,形成了较为完整的测绘无人机高水平应用型人才培养模式,希望能够为省内外同类高校的测绘专业建设和人才培养提供思路和借鉴。; 王靖邓岳川徐建辉李鹏邓标艾泽天; 关键词：课程体系建设师资队伍建设

无棱镜反射测量稳定性和精度探讨被引量：3: 2016年; 本文分别测试了徕卡TCR1202、拓普康ESG602、苏一光OTS612B和科力达KTS582R等四种全站仪,在不同的反射材质、不同反射距离、不同反射角度下的无棱镜反射测量稳定性和精度.通过实验数据,探讨了四种全站仪的无棱镜反射测量稳定性和精度以及无棱镜反射测量的注意事项.; 艾泽天于洋谷双喜; 关键词：全站仪

基于无人机高光谱影像的三江源草种精细识别研究被引量：5: 2021年; 草种精细识别对三江源区草地生态系统退化监测具有重要意义。基于无人机高光谱遥感系统,获取三江源草地退化典型区的高光谱影像。在对原始光谱特征利用XGBoost进行优化选择的基础上,结合扩展形态学属性剖面特征,利用稀疏多项式逻辑回归与自适应稀疏表示两种分类方法分别对影像上的不同可食与毒杂草种进行精细识别,在此基础上提出形状自适应的后处理方法对识别结果进行平滑处理。结果表明:①利用XGBoost方法选择出重要性高的光谱特征能提升高光谱数据的识别效果并节省运行时间;②利用空间—光谱特征的识别方法相较于仅利用光谱特征的方法可以有效改善草种识别效果,使总体精度提升4%~5%;③利用两种稀疏表示方法在小样本的情况下对草种精细识别的精度分别达到94.07%、93.15%,利用形状自适应后处理方法能有效提高多种毒杂草种的识别精度,使得总体精度分别提升约1.64%和1.12%。基于特征挖掘的稀疏表示分类方法能实现高精度的无人机高光谱影像草种精细识别,为更大范围的草原物种精细识别提供了技术支撑。; 胡宜娜安如艾泽天都伟冰

基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究被引量：8: 2011年; 选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.; 王双亭艾泽天都伟冰康敏; 关键词：SVM 核函数

基于产学融合的《测量学》教学改革探讨被引量：2: 2020年; 针对《测量学》课程教学过程中遇到的教材与生产实际脱节、教学手段单调和实践教学效果不佳等问题,从优化教学内容、改进教学方法和产学融合加强实践等多个环节出发,探讨测量学教学改革的具体实施方法,旨在发挥其作为测绘工程专业基础课程的作用,从而达到全面提升学生的自主学习、分析问题、解决问题及提高动手能力的目的。; 邓标徐建辉艾泽天李鹏; 关键词：测量学教学改革

面向对象的多源数据建筑物提取被引量：1: 2015年; 建筑物是城市的重要标志之一,综合利用LiDAR数据和高分辨率遥感影像可以充分发挥不同数据源中提取建筑物的优势。本文基于面向对象分类理论,利用机载LiDAR数据和GeoEye高空间分辨率遥感影像,在多尺度分割的基础上对实验区分类并提取建筑物,进而对提取结果进行精度评价。实验表明,将LiDAR数据与高分辨率影像数据结合能够很好地提取建筑物,建筑物提取精度达89.28%。; 王正伟杨灿灿艾泽天毕彪黄承华; 关键词：建筑物提取高分辨率影像 LIDAR 面向对象分类

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艾泽天